FMI: Brasil fica em 15º no ranking de preparo para IA
O Brasil ocupa o 15º lugar entre 30 países analisados pelo Fundo Monetário Internacional (FMI) em ranking de preparo para a Inteligência Artificial. Os indicadores incluem a maturidade da regulação, o uso de celular, o acesso à internet segura e em preço acessível, além de habilidades digitais.
O ranking faz parte do relatório ‘IA generativa: A Inteligência Artificial e o Futuro do Trabalho’, publicado pelo FMI neste domingo, 14. O estudo chamou atenção por indicar que 40% dos empregos serão afetados no mundo com as novas tecnologias, mas também evidencia o peso da infraestrutura digital nesta análise (saiba mais abaixo).
O Índice de Preparação para IA proposto pelo FMI leva em conta quatro eixos principais: infraestrutura digital, capital humano, inovação tecnológica e regulação. O resultado foi uma média de 0 a 1. As economias avançadas representaram um índice de, aproximadamente, 0,7, e as economias emergentes, cerca de 4,6. Já para o Brasil, o índice foi de 0,5. A liderança é de Singapura, com 0,8.
Ao justificar a escolha dos elementos do índice, o FMI destacou que a infraestrutura digital é um “determinante crucial”, que “pode estabelecer as bases para a difusão e aplicações localizadas de IA”.
O relatório ressalta ainda que “essa infraestrutura seria de utilidade limitada na ausência de uma força de trabalho qualificada capaz de aproveitar plataformas digitais para aplicações inovadoras no local de trabalho”.
O estudo recomenda que os países alinhem-se com as lacunas envolvidas nos componentes de preparação para a IA. A infraestrutura digital e capital humano aparecem entre os elementos “fundamentais” e a inovação e regulação em um segundo momento, considerando o ambiente para evolução da tecnologia.
Veja abaixo cada componente analisado no índice:
| Medida | Indicador |
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Elementos fundamentais |
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| Infraestrutura Digital | |
| Acesso à conexão, com preço acessível e segurança. | Estimativa de usuários de internet por 100 habitantes [ONU] |
| Número de linhas telefônicas fixas principais por 100 habitantes [ONU] | |
| Número de assinantes móveis por 100 habitantes [ONU] | |
| Número de assinaturas de banda larga fixa por 100 habitantes [ONU] | |
| Número de assinaturas de banda larga sem fio por 100 habitantes [ONU] | |
| Custo do acesso à Internet (percentagem do RNB mensal per capita) [UIT] | |
| Servidores de Internet seguros por 1 milhão de pessoas [WB] | |
| Maturidade da infraestrutura de comércio eletrônico | Ambiente de negócios de comércio eletrônico do setor privado |
| Índice de confiabilidade postal [UPU] | |
| Uso de telefone celular para transações on-line (% da população com mais de 15 anos) [WB] | |
| Infraestrutura de serviços online do setor público [ONU] | |
| Capital Humano e Políticas do Mercado de Trabalho | |
| Educação e habilidades digitais | Índice de capital humano (ou seja, anos médios de escolaridade, anos esperados de escolaridade, taxa bruta de escolarização, alfabetização de adultos) [ONU] |
| Despesas com educação pública (média de 10 anos; %PIB) [BM] | |
| Conjunto de habilidades de graduados (proxy para igualdade de educação) [WEF] | |
| Competências digitais entre a população ativa (por exemplo, conhecimentos de informática, codificação básica, etc.) [ONU] | |
| Número de graduados em STEM (média de 10 anos; % do total de graduados) [WB] | |
| Número de mulheres formadas em STEM (média de 10 anos; % de formadas em STEM) [WB] | |
| Flexibilidade e políticas do mercado de trabalho | Flexibilidade na determinação dos salários (nível centralizado versus individual da empresa) [WEF] |
| Proteção social (% da população coberta por regimes de proteção social) [OIT] | |
| Mobilidade do mercado de trabalho interno [WEF] | |
| Políticas ativas do mercado de trabalho (por exemplo, correspondência de competências, reciclagem) [WEF] | |
| Salário e produtividade (ou seja, até que ponto os salários são determinados pelo mercado) [FEM] | |
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Elementos para a evolução da IA |
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| Inovação e Integração Econômica | |
| Inovação | Gastos com P&D por unidade do PIB [BM] |
| Prontidão de tecnologia de fronteira (ou seja, atividade de P&D relacionada à Al: número de | |
| publicações científicas, número de patentes em tecnologias de fronteira) [ONU] | |
| Crédito interno ao setor privado (%PIB) [BM] | |
| Integração econômica | Tarifa média [FI] |
| Barreiras não tarifárias [FI] | |
| Livre circulação de capitais e de pessoas (média de três indicadores: financeiro abertura, controles de capitais, liberdade de visitação de estrangeiros) [FI] | |
| Regulação e Ética | |
| Normas jurídicas e mecanismos de aplicação | Adaptabilidade das normas jurídicas aos modelos de negócios digitais [WEF] |
| Governança geral (proxy para aplicação/prestação de contas) [BM] | |
Impacto nos empregos
O estudo do FMI aponta que quase 40% do emprego global deve ser impactado pela IA. As economias avançadas estariam em maior risco, mas também mais bem preparadas para explorar os benefícios da tecnologia em comparação aos emergentes e em desenvolvimento.
“Nas economias avançadas, cerca de 60% dos empregos estão expostos à IA, devido à prevalência de empregos orientados para tarefas cognitivas. Um novo levantamento da potencial complementaridade da IA sugere que, destes, cerca de metade pode ser afetada negativamente pela IA [perda de postos de trabalho], enquanto o restante poderá se beneficiar de uma maior produtividade através da integração da IA”, consta no relatório.
A principal observação do relatório quanto às economias de mercados emergentes e em desenvolvimento que possam sofrer menos impactos imediatos relacionadas à IA é de que por estarem menos preparados para aproveitar as vantagens da tecnologia, “isto poderia exacerbar a exclusão digital e a desigualdade de renda entre os países”.
O relatório faz uma comparação do potencial impacto da IA no Brasil, Reino Unido e Índia, mostrando que os brasileiros ocupam o meio termo. Veja:
